Методы оценки и прогнозирования объема продаж бизнес план
Прогноз продаж – один из важных этапов ведения бизнеса: предприниматель должен иметь представление о том, сколько он продаст, на какую сумму, с какой рентабельностью. Причем, это должно быть не просто предположение о том, что «было бы неплохо»: прогноз продаж должен готовиться тщательно, иметь под собой весомую базу. Методы прогнозирования продаж бывают разными, начиная от элементарных, заканчивая теми, которые составляются с помощью сложных математических инструментов.
Содержание:
1. Чем отличается прогноз продаж от плана?
2. Методы прогнозирования продаж
Скачать материалы по расчету объемов продаж:
Чем отличается прогноз продаж от плана?
«План» и «Прогноз продаж» – это далеко не одно и тоже, это термины, обозначающие разные элементы управления.
План – директивное понятие, это задача, которая ставится перед менеджером, задача, которую тот должен выполнить.
Скачать шаблон плана отдела продаж
Скачать шаблон журнала учета выполнения заказов покупателей
Скачать образец должностной инструкции менеджера по продажам
Прогноз – предположение о том, что в некой перспективе магазин продаст определенное количество товара. Прогноз – это не задача, которую необходимо выполнить, это именно предположение о том, как может развиваться бизнес.
Прогноз всегда имеет под собой определенную базу, он никогда не делается из предположений, связанных, например, с желанием предпринимателя получить ту или иную выгоду в каком-то периоде. Прогнозирование всегда основывается на определенной базе.
Обычно базой для прогнозирования являются данные о предыдущих объемах. Самый элементарный случай прогнозирования выглядит следующим образом:
Если предприниматель продал товаров в прошлом месяце на 1,5 миллиона рублей, то при прочих неизменных условиях (магазин будет стоять в том же месте, проходимость будет такая же, в районе не появится серьезный конкурент, доходы населения резко не сократятся и т. д.) в следующем месяце объемы продаж составят не менее 1,5 миллионов рублей.
Читайте также: Как составить прайс-лист для покупателей
Это уже прогноз, который имеет под собой основания и элементарный расчет. На его основе предприниматель поставит перед своими менеджерами задачи на планируемый месяц: реализовать продукции в общем объеме на 1,5 миллиона рублей.
Это еще одно отличие плана от прогноза: план строится на основе прогноза – сначала производится прогнозирование параметров бизнеса (объемы реализации, рентабельность) на определенный период времени (месяц, год), после этого спрогнозированные показатели указываются в планы и раздаются в работу менеджерам.
По времени делятся на:
- Краткосрочные – на периоды в течение 1 года: на месяц, квартал, полугодие и год.
- Среднесрочные – это обычно на период от 1 до 3 лет.
- Долгосрочные – больше 3-5 лет.
Прогнозировать продажи можно с помощью товароучетной программы Бизнес.Ру. С ее помощью можно анализировать выручку, себестоимость и наценку, подсчитывать рентабельности продукции и делать закупки на основе динамики продаж. Попробовать все возможности программы Бизнес.Ру можно бесплатно>>>
Читайте также: Как заработать на рынках, растущих в кризис: опыт предпринимателей
Методы прогнозирования продаж
В практической деятельности применяют три основных метода:
- Метод экспертных оценок.
- Анализ временных рядов.
- Казуальный метод.
Метод экспертных оценок
То, что было рассмотрено в качестве примера выше, является также элементарным примером первого метода. Метод экспертных оценок заключается в том, что определение тех или иных параметров бизнеса, включая объемы реализации, строится на мнении экспертов и специалистов в той или иной сфере деятельности.
Например, предприниматель, торгующий алкогольными напитками, пивом может спрогнозировать то, как успешно будет развиваться его бизнес в ближайшей перспективе, на основе выводов экспертов в этой области. Если эксперты говорят, что в следующем году рынок «просядет» на 12% (это пример, естественно), то и предприниматель вполне обосновано может просчитать возможное падение своих продаж на уровень около 12%.
Обратно, если специалисты говорят, что, например, в 4 квартале рынок мяса и колбасных изделий вырастет на 16%, то владелец мясного магазина может прогнозировать рост и своей реализации примерно на эту же относительную величину. Соответственно, перед менеджерами будут ставиться более амбициозные задачи с повышенными индивидуальными плановыми показателями.
Для применения метода экспертных оценок представители более крупного ритейла могут не только использовать мнения экспертов и аналитиков, которые находятся в открытом и бесплатном доступе, например, в интернете. Более крупные фирмы могут заказывать отдельные маркетинговые исследования: тогда эксперты и аналитики проведут более тщательный анализ и составят более точный прогноз для продаж конкретно для этого магазина (сети).
Читайте также: 14 способов как привлечь клиентов в свой магазин
Анализ временных рядов
Это методы прогнозирования, когда прогнозирование базируется на данных о предыдущих продажах. Обычно для этих целей лучше брать объемы за прошедший год по месяцам. Если фирма только начала свою деятельность, например, магазин открылся всего 1-2 месяца назад, то в этом случае прогнозирование необходимо строить, исходя из других параметров, например, общих тенденций на рынке и т. д. А когда бизнесу исполнится год и более, применять другие методы расчета.
Для анализа временных рядов, для того, как рассчитать прогноз продаж, необходимо показатели реализации сначала выписать в таблицу пол месяцам. Для этого лучше использовать всем известное офисное приложение Excel.
2015 год | 2016 год ПРОГНОЗ | ||
1 | 2 | 3 | 4 |
Месяц | Продажи, руб. | Рост | |
Январь | 150212 | 156220 | |
Февраль | 160547 | 107% | 166969 |
Март | 170654 | 106% | 177480 |
Апрель | 180321 | 106% | 187534 |
Май | 184654 | 102% | 192040 |
Июнь | 190365 | 103% | 197980 |
Июль | 197398 | 104% | 205294 |
Август | 200012 | 101% | 208012 |
Сентябрь | 201587 | 101% | 209650 |
Октябрь | 210964 | 105% | 219403 |
Ноябрь | 210954 | 100% | 219392 |
Декабрь | 220457 | 105% | 229275 |
ГОД | 2278125 | 104% | 2369250 |
Временные ряды – это данные о продажах (колонка 2) в каждом месяце (колонка 1) прошедшего года. В нашем примере проведен анализ объемов в 2015 году, на основе которого реализация продукции спрогнозирована на 2016 год.
Читайте также: Как контролировать продажи своих сотрудников с помощью программ автоматизации
В таблице анализ временных рядов проведен с целью выявления тренда. Мы видим, что в январе товаров продали в магазине на 150212 рублей, а в феврале уже на 160547 рублей. Рост составил 7%.
В колонке 3 рассчитан рост в каждом месяце по сравнению с предыдущим, например, в августе по сравнению с июлем рост продаж составил всего 1%, а в декабре по сравнению с ноябрем уже 6%. При этом среднемесячный прирост в 2015 году составил 4% (последняя строка колонки 3).
Далее мы прогнозируем наши продажи на следующий, 2016-й, год: для этого ежемесячные данные прошлого года записываем в соответствующий месяц следующего года, но с увеличением на среднемесячный тренд (4%).
Получается, что если в январе 2015 года мы продали товаров на 150212 рублей, то на январь следующего года мы продадим на сумму в объеме 156220 рублей, то есть, на 4% больше.
Годовой же объем реализации в магазине также вырастет на 4%: с 2,3 миллионов рублей до 2,4 миллионов рублей.
В Excel все эти указанные расчеты делаются элементарно: формулы проставляются вручную один раз, в следующие ячейки копируются. Специальных знаний для этого не требуется.
Читайте также: Как вести учет клиентов: программа для учета клиентов и заказов
Анализ временных рядов с учетом сезонности
Данные о прошлых продажах необходимо анализировать также для того, чтобы определить, насколько торговля сезонна и объемы их отличаются по периодам. Рассмотрим другой пример.
2015 год | 2016 год ПРОГНОЗ | ||
1 | 2 | 3 | 4 |
Месяц | Продажи, руб. | Рост | |
Январь | 150212 | 156220 | |
Февраль | 160547 | 107% | 166969 |
Март | 170654 | 106% | 177480 |
Апрель | 165654 | 97% | 172280 |
Май | 164215 | 99% | 170784 |
Июнь | 154021 | 94% | 160182 |
Июль | 148024 | 96% | 153945 |
Август | 154213 | 104% | 160382 |
Сентябрь | 192001 | 125% | 199681 |
Октябрь | 210964 | 110% | 219403 |
Ноябрь | 210954 | 100% | 219392 |
Декабрь | 220457 | 105% | 229275 |
ГОД | 2101916 | 104% | 2185993 |
Проанализировав данные за прошлый 2015 год, мы видим, что в летний период времени с апреля по июль включительно, наблюдалась сезонность, объемы продаж падали – снижение в столбце 3.
Соответственно, применяя значения тренда с поправкой на сезонность, мы составили правильный прогноз для продаж на следующий год.
Читайте также: Как составить правильное продающее коммерческое предложение
Методы прогнозирования и анализ временных рядов необходим для следующего:
- Прогнозирование объема продаж: предприниматель знает с большой долей вероятности, сколько он продаст в следующем периоде с разбивкой по месяцам. Тем самым, он выдаст менеджерам по продажам актуальные планы.
- В связи с сезонностью, если она есть, предприниматель, во-первых, закупит товара столько, сколько нужно, не допустив затоваривания и выведения из оборота тем самым денежных средств. Во-вторых, он скорректирует в плановом периоде свои затраты, снизив их в периоды сезонного снижения деловой активности.
Читайте также: Как создать отдел продаж и организовать его работу
Казуальные методы прогнозирования
Это когда прогнозирование объема продаж основано на влиянии факторов. На продажи влияют различные факторы:
- Сезонность.
- Проходимость.
- Инфляция.
- Налоговая система в стране.
- Политическая ситуация в стране и в мире.
- Ставка банковского процента и учетная ставка ЦБ РФ.
- Законы.
В той или иной степени все эти факторы влияют на прогнозирование объема продаж как в отрасли, так и по каждому отдельному магазину. Соответственно, прогнозируя свою деятельность, какие-то из этих факторов нужно по возможности также учитывать.
Например, изменений учетной ставки ЦБ окажет влияние на объемы продаж не в ближайшее время, а в среднесрочной и долгосрочной перспективе: снижение приведет к удешевлению и росту доступности кредита, соответственно приведет к увеличению продаж в некоторых видах ритейла.
В краткосрочной перспективе на прогноз продаж, точнее, на уровень активности могут оказать влияние такие факторы, как, например, изменение уровня инфляции: очевидно, что рост цен в целом в стране приведет к снижению продаж.
Читайте также:Как повысить лояльность покупателей: факторы успеха
Прогнозирование объема продаж с применением более сложных методов по сравнению с теми примерами, что описаны выше, включает в себя, например, экономико-математическое моделирование, многофакторный анализ. В этих сложных прогнозах объема продаж учитываются факторы, влияющие на результат, как по отдельности, так и вместе.
Для таких исследований также может применяться Excel, так как в нем есть возможности для этого. Однако уровень подготовки пользователя должен быть выше.
Прогнозирование объема продаж может осуществляться с помощью специальных программных продуктов, которые могут сочетать в себе инструменты для анализа финансово-хозяйственной деятельности фирмы, для прогнозирования деятельности, построения планов, для подготовки бизнес-планов и т. д.
Читайте также: Как эффективно продавать услуги по телефону
Интересные статьи:
1. Что такое демпинг цен? Как справиться с демпингом конкурентов?
2. Как вести учет клиентов
3. Видеомаркетинг как способ увеличения продаж
В данной
статье рассмотрен один из основных методов прогнозирования — анализ временных рядов. На примере розничного
магазина с помощью данного метода определены объемы продаж на прогнозный период.
Одна из
главных обязанностей любого руководителя — грамотно планировать работу своей
компании. Мир и бизнес сейчас меняются очень стремительно, и успеть за всеми
изменениями непросто. Многие события, которые невозможно предусмотреть заранее,
меняют планы фирмы (например, выпуск нового продукта или группы товаров,
появление на рынке сильной компании, объединение конкурентов). Но надо
понимать, что зачастую планы нужны лишь для того, чтобы вносить в них
коррективы, и в этом нет ничего страшного.
Любой процесс
прогнозирования, как правило, строится в следующей последовательности:
1.
Формулировка проблемы.
2.
Сбор информации и выбор метода прогнозирования.
3.
Применение метода и оценка полученного прогноза.
4.
Использование прогноза для принятия решения.
5.
Анализ «прогноз-факт».
Все
начинается с корректной формулировки проблемы. В зависимости от нее задача
прогнозирования может быть сведена, например, к задаче оптимизации. Для
краткосрочного планирования производства не так важно, каким будет объем продаж
в ближайшие дни. Важнее максимально эффективно распределить объемы производства
продукции по имеющимся мощностям.
Краеугольным
ограничением при выборе метода прогнозирования будет исходная информация: ее
тип, доступность, возможность обработки, однородность, объем.
Выбор
конкретного метода прогнозирования зависит от многих моментов. Достаточно ли
объективной информации о прогнозируемом явлении (существует ли данный товар или
аналоги достаточно долго)? Ожидаются ли качественные изменения изучаемого
явления? Имеются ли зависимости между изучаемыми явлениями и/или внутри
массивов данных (объемы продаж, как правило, зависят от объемов вложений в
рекламу)? Являются ли данные временным рядом (информация о наличии
собственности у заемщиков не является временным рядом)? Имеются ли
повторяющиеся события (сезонные колебания)?
Независимо от того, в какой отрасли и сфере
хозяйственной деятельности работает фирма, ее руководству постоянно приходится
принимать решения, последствия которых проявятся в будущем. Любое решение
основывается на том или ином способе проведения. Одним из таких способов
является прогнозирование.
Прогнозирование
— это научное определение вероятных путей и результатов предстоящего развития экономической
системы и оценка показателей, характеризующих это развитие в более или менее
отдаленном будущем.
Рассмотрим прогнозирование объема продаж, используя
метод анализа временных рядов.
Прогнозирование на основе
анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах
продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие
периоды времени.
Временной
ряд—это
ряд наблюдений, проводящихся регулярно через равные промежутки времени: год,
неделю, сутки или даже минуты, в зависимости от характера рассматриваемой
переменной.
Обычно временной ряд состоит из нескольких
компонентов:
1) тренда — общей долгосрочной тенденции изменения временного
ряда, лежащей в основе его динамики;
2) сезонной вариации — краткосрочного регулярно повторяющегося
колебания значений временного ряда вокруг тренда;
3) циклических
колебаний, характеризующих так называемый цикл деловой активности, или
экономический цикл, состоящий из экономического подъема, спада, депрессии и
оживления. Этот цикл повторяется регулярно.
Для объединения отдельных элементов временного ряда
можно воспользоваться мультипликативной моделью:
Объем продаж = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная
вариация. (1)
В ходе
составления прогноза продаж учитывают показатели компании за последние
несколько лет, прогноз роста рынка, динамику развития конкурентов. Оптимальное прогнозирование
продаж и корректировку прогноза обеспечивает полный отчет о продажах компании.
Применим данный метод для определения объема продаж
салона «Часы» на 2009 г.
В табл. 1 представлены объемы продаж салона «Часы», специализирующегося на
розничной продаже часов.
Таблица 1. Динамика
объема продаж салона «Часы», тыс. руб.
Год | I квартал | II квартал | III квартал | IV квартал |
2007 | 937,6 | 657,6 | 1001,8 | 1239,2 |
2008 | 1112,5 | 1056,2 | 1458,6 | 1715,7 |
Для данных, приведенных в табл. 1, отметим два
основных момента:
существующий тренд:объем продаж в
соответствующих кварталах каждого года стабильно растет год от года;
- сезонная вариация:в
первые три квартала каждого года продажи медленно растут, но остаются на
относительно низком уровне; максимальные за год значения объема продаж всегда
приходятся на четвертый квартал. Такая динамика повторяется из года в год.
Данный тип отклонений всегда носит название сезонных, даже если речь идет,
например, о временном ряде еженедельных объемов продаж. Этот термин просто
отражает регулярность и краткосрочность отклонений от тренда по сравнению с
продолжительностью временного ряда.
Первый этап анализа временных рядов — построение
графика данных .
Для того чтобы составить прогноз, необходимо сначала
рассчитать тренд, а затем — сезонные компоненты.
Расчет тренда
Тренд — это общая долгосрочная тенденция изменения
временного ряда, лежащего в основе его динамики.
Если посмотреть на рис. 2, то через точки гистограммы
можно от руки начертить линию повышательного тренда. Однако для этого есть
математические методы, позволяющие оценить тренд более объективно и точно.
Если у временного ряда есть сезонная вариация, обычно
применяют метод скользящей средней.Традиционным методом прогнозирования будущего значения показателя
является усреднение nего прошлых значений.
Математически скользящие средние (служащие оценкой
будущего значения спроса) выражаются так:
Скользящая средняя = Сумма спроса за предыдущие n-периоды / n. (2)
Далее
подставим данные ирассчитаем скользящую среднюю:
Средний объем продаж за первые четыре квартала = (937,6 + 657,6 + 1001,8 + 1239,2) / 4 = 959,075
тыс. руб.
Когда квартал заканчивается, данные об объеме продаж
в течение последнего квартала прибавляются к сумме данных за предыдущие три
квартала, а данные за ранний
квартал отбрасываются. Это приводит к сглаживанию краткосрочных нарушений в
ряде данных.
Средний объем продаж за следующие четыре квартала = (657,6
+ 1001,8 + 1239,2 + 1112,5) / 4 = 1002,775 тыс. руб.
Далее продолжаем расчеты аналогичным образом вплоть
до последних четырех кварталов, данные за которые имеются. Расчеты приведены в третьем
столбце табл. 2.
Первая рассчитанная средняя показывает средний объем
продаж за первый год и находится
посередине между данными о продажах за II и III кварталы 2007 г. Средняя за следующие
четыре квартала разместится между объемом продаж за III и IV кварталы.
Таким образом, данные столбца 3 —
это тренд скользящих средних.
Но для продолжения анализа временного ряда и расчета
сезонной вариации необходимо знать значение тренда точно на то же время, что и
исходные данные, поэтому необходимо центрировать полученные скользящие средние,
сложив соседние значения и разделив их пополам. Центрированная средняя и есть
значение рассчитанного тренда (расчеты представлены в столбцах 4 и 5 табл. 2).
Таблица 2. Анализ
временного ряда
Год | Объем продаж, тыс. руб. | Четырехквартальная скользящая средняя | Сумма двух соседних значений | Тренд, тыс. руб. | Объем продаж / тренд × 100 |
I кв. 2007 | 937,6 | 959,05 1002,775 1102,425 1216,625 1335,75 | |||
II кв. 2007 | 657,6 | ||||
III кв. 2007 | 1001,8 | 1961,825 | 980,9125 | 102,1 | |
IV кв. 2007 | 1239,2 | 2105,2 | 1052,6 | 117,7 | |
I кв. 2008 | 1112,5 | 2319,05 | 1159,525 | 95,9 | |
II кв. 2008 | 1056,2 | 2552,375 | 1276,188 | 82,8 | |
III кв. 2008 | 1458,6 | ||||
IV кв. 2008 | 1715,7 |
Для составления прогноза продаж на каждый квартал 2009 г. надо продолжить на
графике тренд скользящих средних. Так как процесс сглаживания устранил все
колебания вокруг тренда, то сделать это будет несложно. Распространение тренда
показано линией на рис. 4. По графику можно определить прогноз для каждого
квартала (табл. 3).
Таблица 3. Прогноз
тренда на 2009 г.
2009 г. | Объем |
I кв. | 1346,378 |
II кв. | 1420,429 |
III кв. | 1498,553 |
IV кв. | 1580,973 |
Итого | 5846,333 |
Расчет сезонной вариации
Для того чтобы составить реалистичный прогноз продаж
на каждый квартал 2009 г.,
необходимо рассмотреть поквартальную динамику объема продаж и рассчитать
сезонную вариацию. Если обратиться к данным о продажах за предыдущий период и
пренебречь трендом, можно рассмотреть сезонную вариацию более четко. Так как
для анализа временного ряда будет использована мультипликативная модель,необходимо разделить каждый
показатель объема продаж на величину тренда, как показано в следующей формуле:
Мультипликативная модель = Тренд × Сезонная вариация ×
Остаточная вариация × Объем продаж / Тренд = Сезонная вариация × Остаточная
вариация. (3)
Результаты расчетов
представлены в столбце 6 табл. 2. Для того чтобы выразить значения показателей
в процентах и округлить их до первого десятичного знака, умножаем их на 100.
Теперь будем по очереди
брать данные за каждый квартал и устанавливать, на сколько в среднем они больше
или меньше значений тренда. Расчеты приведены в табл. 4.
Таблица 4. Расчет
средней квартальной вариации, тыс. руб.
Год | I квартал | II квартал | III квартал | IV квартал |
2007 г. | 102,1 | 117,7 | ||
2008 г. | 95,9 | 82,8 | ||
Нескорректированная | 95,9 | 82,8 | 102,1 | 117,7 |
Всего | 398,6 | |||
Нескорректированные данные в табл. 4 содержат как
сезонную, так и остаточную вариацию. Для удаления элемента остаточной вариации
необходимо скорректировать средние. В долгосрочном плане величина превышения
объема продаж над трендом в удачные кварталы должна уравниваться с величиной,
на которую объем продаж ниже тренда в неудачные кварталы, чтобы сезонные
компоненты в сумме составляли примерно 400 %. В данном случае сумма
нескорректированных средних равна 398,6. Таким образом, необходимо умножить
каждое среднее значение на корректирующий коэффициент, чтобы сумма средних
составила 400.
Корректирующий
коэффициентрассчитывается следующим образом: Корректирующий
коэффициент = 400 / 398,6 = 1,0036.
Расчет сезонной вариации представлен в табл. 5.
Таблица 5. Расчет
сезонной вариации
2009 г. | Процент |
I квартал | 95,9 × 1,0036 = 96,3 |
II квартал | 82,8 |
III квартал | 102,1 |
IV квартал | 117,7 |
Итого | 400 |
На основании данных табл.
5 можно спрогнозировать, например, что в I квартале объем продаж в среднем будет
составлять 96,3 % значения тренда, в IV — 118,1 % значения тренда.
Прогноз продаж
При составлении прогноза продаж исходим из следующих предположений:
динамика тренда останется неизменной по сравнению с
прошлыми периодами;
сезонная вариация сохранит свое поведение.
Естественно, это предположение может оказаться
неверным, придется вносить коррективы, учитывая экспертное ожидаемое изменение
ситуации. Например, на рынок может выйти другой крупный торговец часами и сбить
цены салона «Часы», может измениться экономическая ситуация в стране и т. д.
Тем не менее, основываясь на вышеперечисленных
предположениях, можно составить прогноз продаж по кварталам на 2009 г. Для этого полученные
значения квартального тренда надо умножить на значение соответствующей сезонной
вариации за каждый квартал. Расчет данных приведен в табл. 6.
Таблица 6. Составление
прогноза продаж по кварталам салона «Часы» на 2009 г.
2009 г. | Объем продаж, тыс. руб. |
I квартал | 1346,378 × 102,46 % = 1380 |
II квартал | 1420,429 × 118,12 % = 1678 |
III квартал | 1498,553 × 96,3 % |
IV квартал | 1580,973 × 83,1 % |
Итого | 5814 |
Из полученного прогноза видно,
что товарооборот салона «Часы» в 2009 г. может составить 5814 тыс. руб., но для
этого предприятию необходимо проводить различные мероприятия.
Полный текст статьи читайте в журнале «Справочник экономиста» №11 (2009 г.).
А. Н. Романова,
аспирант ГОУ ВПО «РосЗИТЛП»